Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Résumé Certains noms communs (“étranger”, “ennemi”, “voisin”, etc.) et certains adjectifs (“national”, “local”, “domestique”, etc.) sont sensibles au contexte d' énonciation. On appelle ces expressions des contextuels. Les énonciations d'une phrase contenant un contextuel n'ont pas toutes les même conditions de vérité. Par exemple, certaines énonciations de “La bière locale est excellente” concernent la Belgique et sont vraies si et seulement si la bière beige est excellente; d'autres concernent les États- Unis et sont vraies si et seulement si la biere americaine est excellente. Dans cet article, j'explique ce qu'est un contextuel, j'examine quelques approches que l'on peut suggérer afin d'en rendre compte et jepropose mapropre théorie des contextuels. En vertu de leur sémantique, les contextuels laissent place à une perspective dans les conditions de vérite de l'énonciation d'une phrase. Par exemple, certaines énonciations de “La bière locale est excellente” sont vraies lorsque la perspective est la Belgique, tandis que d'autres sont vraies lorsque la perspective est celle de États-Unis. Les contextuels sont aussi très systématiques, puisque sémantiquement ils indiquent la sorte de perspective pertinente. La perspective spécifique à une énonciation depend cependant des croyances du locuteur. En ce sens, les contextuels sont sensibles aux croyances d'arrière-plan du locuteur.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it